「广州婚外情怎么取证」转载：面向话题的微博情感分析

计算机工程与应用计算机工程与应用面向主题的微博情感分析张兰芳，杨小平，张兰芳，杨小平中国人民大学学院，北京100872中国人民大学信息学院，北京100872，中国电子邮件: zhangxiyu05 @ 163. 玉米@杭郎范. ANG小平主题微博客哨兵病. 计算机工程应用. 2011.47（S2）: 55-57. Abstrac: 美利坚合众国互联网公司的Micro-Blogpuscopy toopicopioinopioin约会网络约会不准确，越来越敏感，越来越令人高兴，这是用户的观点和观点的基础. 微博发行简讯. Tonalytotop0111 Miero-BlocextricsCallofinion与toppic andhdp gov相邻. 这篇论文的微信微博主题和建立主题功能，请阅读更多娱乐中心. itanyyzesencent的Atlas每次都位于世界之首. 关键字: 微博；话题;摘要: 作为一个新的信息交流平台，越来越多的人通过微博发布信息，表达对某个话题的看法和看法.

微博上的热门事件. 紧急情况非常敏感. 通过分析微博上的公众情绪，可以掌握公众的态度和见解，为管理者提供决策依据，并有利于政府掌握舆论趋势. 提取给定主题的微博，建立主题特征模型，使用该主题特征模型去除噪声评论，并计算一定时期内微博和与该主题相关的评论的情感趋势，以获取公众对话题倾向. 关键字: 微博；话题;情感分析文档标识码: 中国地图分类号: TP3931简介近年来，随着网络技术的飞速发展. 互联网已成为第二天的相关研究课题. 目前，文本情感分析是一个新的研究热点，引起了越来越多学者的关注. 一些学者使用语义信息对单个单词的情感进行分类，尤其是对于形容词. Hatzivasiologout21等单词根据单词之间的关系判断单词的情感倾向. 例如，通常用“和”连接的词具有相同的情感倾向，而用“但是”连接的词具有相反的情感倾向. “ Meena”专注于句子级别的情感分类，并使用句子语法和其他语义信息来制定规则以执行句子情感分类. 在研究句子的情感倾向时，它不仅考虑单个单词的情感倾向，而且还结合了句子结构，语法和其他语义信息. 连词对句子的情感倾向有重大影响. 情感词和情感词的组合决定了句子的情感倾向.

但是，大多数学者仍然使用整个文档作为研究对象来分析整个文档的情感倾向. 研究对象主要包括在线评论，博客，新闻等. Tume3 /“在2002年使用了无监督学习方法. PMI算法用于根据规则计算文档的语义倾斜度，以及计算文本中所有短语的语义倾向性以确定整个文档的语义倾向性（Lift'）分析和挖掘产品评论；分析带有情感的单词的特征；通过计算情感分数来判断情感倾向. 日常生活中重要的信息和交流渠道，越来越多的人通过在线网络表达意见，微博作为一种新型的交互式信息交流多媒体博客，逐渐成为普通百姓发布个人信息，获取实时信息的新平台. 信息，并发表个人意见. 微博内容的长度是有限的，通常是为了不引起他人的注意. d 140个单词或200个单词，它比传统博客更短，更灵活，并且减少了对用户的要求，从而使越来越多的人可以参与其中. 在微博上，用户经常针对讨论话题并发表意见. 微博用户的这些观点通常具有强烈的主观态度和个人情感倾向. 一个主题通常包括相当多的微博. 随着时间的流逝，相关事件继续发生，话题在微博平台上形成. 情感分析是对他们的观点和观点的分析，以获得他们的情感倾向和随时间的变化.

微博对热点事件和紧急情况非常敏感. 几乎所有事件都可以在微博平台上引发广泛的讨论. 通过对这些讨论进行情绪分析和情绪转移研究，可以及时掌握公众对热点事件的态度和观点，为管理者提供决策依据，并促进政府对舆论趋势的掌握. 基金项目: 国家自然科学基金（No. 708171115）. 562011，47（￥ 2）计算机参与及计算机工程与应用包括三个步骤: （1）提取消费者评论的产品特征； （2）根据提取的特征提取与产品有关的评论，并利用WordNet识别情感词，计算出句子的情感倾向； （3）集体计算消费者对产品的情感倾向. 吴洪江16J根据完全匹配的原则，结合情感词汇对每个评论文本的情感特征进行量化，然后根据定义的单位时间获得单位时间内的综合情感量值，从而在评论中表达情感特征文字作为情感特征量. 价值序列，希望找到公众情感随时间变化的规律. 当前的研究是基于文档的粒度来提取整个文档的整体情感. 但是，文档通常涉及多个主题，并且同一主题可能出现在不同的文章中. 在微博中，有时可以更多地关注公众对某个主题的情感倾向，而不仅仅是微博的情感倾向.